基于Jack仿真的汽车A柱障碍角的校核与评估

汽车A柱障碍角的大小直接影响到驾驶人的视野,国标《汽车驾驶员前方视野要求及测量方法》规定汽车A柱的双目障碍角不得大于6°。针对国内某型汽车的具体构造参数,本文利用Jack软件建立仿真车辆模型,并根据中国人体特征参数,建立了尺寸为95%的汽车驾驶人的人体模型,该模型符合中国人体特征,利用简化的汽车A柱障碍角测量方法,对该型车的A柱障碍角进行了校核分析。研究表明:该型车左、右侧A双目柱障碍角分别为5.0°与3.8°,均满足国标规定的要求。     

基于卷积神经网络的电子鼻分类识别

在混合气体识别的研究中,针对目前电子鼻应用于化工污染物种类监测时难以达到理想精度的问题,提出了一个基于卷积神经网络的气体分类识别算法。首先利用卷积神经网络的自适应特征提取能力,有效降低原始数据对后续操作的影响;其次进行多次实验训练,对卷积神经网络进行参数优化,提高网络模型性能;最后将提出的卷积神经网络算法与BP神经网络算法分别应用于加州大学公开数据集中的一氧化碳和乙烯混合气体的实验数据中。实验结果表明,卷积神经网络算法对此数据集的气体种类检测准确率达到93%,比BP神经网络算法应用于气体识别时精度更高,误差更小,为电子鼻系统气体种类检测提供了一种新的方法。     

基于Android的高速数据传输设计与实现

在移动终端大流量的数据传输上,以目前的网络速度上很难达到令人满意的程度。因此可以利用同一个无线网络建立一个局域网环境,使得手机/PC/pad这些移动设备可以利用局域网识别设备并建立连接传输数据。这种传输高效且不费流量,虽然传输距离不是很长,但却远胜手机蓝牙或者是红外的传输。     

我国普通建材用砂石土类矿产开发利用若干问题的探讨

文章结合非金属矿的传统分类方法及对砂、石、土矿产的特征属性,定义了普通建筑材料用矿产。以其为研究对象,结合相应的统计数据,梳理了近十年来普通建筑材料用砂石土类矿产的开发利用总体情况;研究砂石土在国民经济与社会城镇化进程中的经济属性、价值规律;分析在砂石土类矿产管理工作中存在的影响因素,总结当前砂石土矿产开发利用面临的挑战,提出在开采管理和生态补偿上的政策建议。     

基于自编码神经网络的手写体数字识别中 关于特征表达的研究

研究多种改良的自编码神经网络（Autoencoder）,如稀疏（Sparse）、噪声（Denoising）、权值对称（Tied Weight）。 探究这些自编码神经网络的改良在图像特征表达中的原理。将方法应用到手写体数字的识别中,通过设置各种改良自编码神 经网络的参数取值并且对比各种改良自编码神经网络的特征表达效果,证明改良自编神经网络的理论原理。实验证明稀疏和 噪声对于自编码神经网络性能具有较大提升。     

我国砂石土类矿产开发利用现状及建议

我国砂石土类矿产资源丰富,分布区域广泛,是我国开采总量最大的矿产资源。随着基础设施建设和房地产业开发的高速发展,砂石土类矿产的需求量也在持续增长,其带来的环境压力与政策的不适应性等问题逐渐凸显。通过统计砂石土类矿产近十年的年产量、矿山企业数、采矿权出让宗数等数据,对其开发利用管理情况进行分析,提出要以优化开采方式和资源循环利用的方法继续砂石土类矿产的开采,并基于政府职能的视角,提出政府应该把工作重心放在监管上,针对砂石土类矿产的特点以及不同地区的现实情况,制定相匹配的制度,使砂石土类矿产的发展规范化、系统化、绿色化。